Vi har länge varit vana vid att det faktum att neurala nätverk för att hjälpa i nästan alla områden av våra liv. Det verkar som att de snart kommer att bli ännu mer populära, eftersom nya förhållningssätt i sitt arbete gör det möjligt att förutsäga beteendet hos de ämnen som i samverkan, med hjälp av minsta uppsättning av indata.
Enligt redaktionen för journal of Physics: Kondenserad Materia, neurala nätverk, som utvecklats av en grupp forskare från Ryssland, Estland och STORBRITANNIEN, tillåter dig att “förutsäga en av de mest oförutsägbara faktorer som” biologiska koncentration av ett ämne. Det är oerhört viktigt att bedöma effektiviteten av biologiska substanser från läkemedel till gift, och anger graden av ackumulation av testämnet i en levande organism. Tidigare var det används av försöksdjur. Nu kan du använda ett mer modernt sätt.
Hur uppnå detta? Det finns 2 varianter: i det första fallet, det neurala nätverket behöver för att generera alla möjliga beteenden av molekyler och deras interaktioner med levande organismer. Detta tillvägagångssätt kommer att vara ganska exakt, men extremt dyrt på grund av den enorma data matris. I det andra fallet, det neurala nätverket måste vara utbildad för att arbeta med molekylär teori av vätskor. I detta fall är tolkningen av resultaten kommer att vara snabb (eftersom den är baserad på en på förhand bestämd och ganska enkla formler), men inte lika exakt som vi skulle vilja.
En grupp experter från Universitetet i Tartu (Estland), University of Strathclyde (UK) och brittiska Institute of science and technology (Ryssland) utvecklat en hybrid metod. Första beräkningarna är baserade på molekylära teorier, och det redan tillämpade algoritmer beteende och samspelet mellan molekyler. Enligt en av författarna, graduate studenter på brittiska Institute of science and technology Sergey Sosin,
“Vår metod gör det möjligt att förenkla prediktion av miljöpåverkan från ett visst ämne. Men det viktigaste är att vi har utvecklat en allmän metod för att beskrivningen av molekyler för överföring av dess “image” i exakt tre-dimensionell neurala nätverk. I framtiden kommer vår utveckling kommer att tillåta oss att förutse egenskaperna för olika exotiska molekyler och radikalt nya föreningar, för vilka befintliga metoder för att finna samband “mellan struktur och egenskaper” ej tillämpligt”.
Neurala nätverk kan förutsäga egenskaper hos organiska föreningar
Vladimir Kuznetsov